【摘要】【目的】对林木冠层图像采用ＮＣＳＰＳＯ－ＡＦＳＡ优化支持向量机（ＳＶＭ）进行图像分割，提取树干分割图，以进一步提高分割效果。【方法】对现有的小生境和交叉算子的粒子群算法（ＮＣＳＰＳＯ）进行优化，并与人工鱼群算（ＡＦＳＡ）混合，寻找最优惩罚系数Ｃ和高斯核函数中的参数γ；然后运用ＳＶＭ方法对训练样本进行综合训练，以建立最佳分类模型；最后对香樟树、马褂木和杨树的冠层图像进行分割，并与ＡＦＳＡ算法、ＮＣＳＰＳＯ算法的分割效果进行比较。【结果】ＡＦＳＡ、ＮＣＳＰＳＯ、ＮＣＳＰＳＯ－ＡＦＳＡ算法的平均运行时间分别为１７８．９０９，１５４．６６１和９７．２１３Ｓ，平均分割准确率分别为９０．８３％，９４．０８．．．